Как работает ROC-кривая? ROC-кривая — это графическое изображение контраста между показателями истинно положительных и ложноположительных результатов при различных пороговых значениях. Если считать TPR и FPR для фиксированного порога μ є [0,1], то их можно представить в виде функций от аргумента μ: TPR = TPR(μ), FPR = FPR(μ). При этом обе функции монотонно возрастают от 0 до 1, а значит, определена функция: ROC(x) = TPR(FPR-1(x)), x є [0,1] ROC-кривая — это график функции. Как правило, у хорошего классификатора кривая лежит по большей части либо целиком выше прямой y=x. Это связано с тем что при хорошей классификации надо получать максимальный TPR при минимальном FPR. #вопросы_с_собеседований